本文提出以风险分级为轴、以合规与透明为底的人工智能监管路径，通过组织治理、标准化流程和工程化工具形成闭环。核心做法包括建立高低风险差异化管控、完善模型与数据的证据链、实施在线监控与离线审计、开展红队测试与基准评测，并以监管沙盒与行业协同推进落地。文中对比欧盟AI法案与NIST框架、国内法规特点，结合国际与国内产品（如可解释性分析、偏见检测、数据脱敏与对话安全）给出选型建议。结论指出未来将走向端到端可证明合规与合规即代码的自适应监管，兼顾跨境差异与本地化合规，使创新在安全与信任的轨道上加速。